Sample size and power planning
The smallest effect worth detecting is set from prior evidence or practical relevance, and the sample is sized to detect it with stated power, or to estimate it with stated precision, before recruitment begins.
GCRI · Labs
Estadística para el diseño de la investigación
Probability and statistics decide what a study can conclude: how large a sample must be, where signal ends and noise begins, how big and how precise an effect is. They are also a common source of failure, through underpowered designs, misread significance tests and analytic flexibility, which is why this lab treats statistical planning as part of the protocol.
01Registro
Statistics for research design on the record.
Registro del métodoMétodo CTIM
- MétodoProbabilidad y estadística
- Se aplica enLaboratorios
- Datos4 datos de entrada
- Comprobaciones4 pasos de validación
- Página canónicaProcomún CTIM
02Solicitud
What probability and statistics does here.
Probability and statistics provide the mathematical framework for describing uncertainty and learning from data. They underpin estimation, testing and prediction in every risk discipline. In research and evidence, methods and modelling and innovation, statistical methods quantify the likelihood and uncertainty of losses across interconnected sistemas. They make the evidence behind risk decisions explicit and reproducible. The canonical description is on STEM Commons.
Meta-analysis with bias assessment
Effects from many studies are pooled with random-effects models, heterogeneity is examined, and funnel plots and selection models test whether small-study effects or publication bias distort the pooled estimate.
Multiverse and specification analysis
Every defensible combination of exclusions, covariates and outcome definitions is run and reported together, so readers see how far a conclusion depends on analytic choices.
03Métodos y evidencia
How statistics for research design is modelled, measured and tested.
El modelo, sus supuestos, sus datos y su incertidumbre, en la forma en que un científico o un ingeniero los comprobaría. Las estructuras siguen métodos publicados. Los valores representados son ilustrativos, no hallazgos.
Modelo, ecuaciones y supuestos
The model structure used for statistics for research design, the assumptions it makes and how each is tested.
Riesgo del elemento i
Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)amenaza, exposición, vulnerabilidad y capacidad de afrontamientoPérdida anual esperada
EAL = ∑k pk · Lksobre los eventos k con probabilidad anual pkSistemas acoplados
xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error| Supuesto | Por qué se hace | Cómo se prueba |
|---|---|---|
| La amenaza y la exposición son independientes dentro de un evento | Mantiene manejable la integral de pérdidas | Comparar con un ajuste de cópula sobre registros conjuntos |
| Los acoplamientos son lineales cerca del punto de operación | Permite que las perturbaciones se propaguen a través de A | Perturbar más allá del rango lineal y comparar |
| Las curvas de vulnerabilidad se transfieren entre lugares | Las curvas locales rara vez están disponibles | Validar frente a las pérdidas observadas cuando existan |
- Entradas
- conjuntos de datos versionados con procedencia
- Resultados
- distribuciones, nunca cifras únicas
- Código
- publicado con la ficha de modelo y las pruebas
- Reproducción
- mismos datos, código, entorno y semilla
Principios rectores FAIR · GO FAIR y FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientación para un tratamiento coherente de las incertidumbres · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Comité sobre Satélites de Observación de la Tierra
04Datos
Lo que consume el método.
Datasets and records used by probability and statistics on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in el registro de fuentes.
| Datos | Función | Etiqueta |
|---|---|---|
| Registered analysis plans | Fixing hypotheses and tests in advance | DECLARADO |
| Raw experiment and trial data | Re-analysis and diagnostic checks | OBSERVADO |
| Published effect sizes | Meta-analytic pooling | NOTIFICADO |
| Simulation studies | Power and error-rate planning | MODELADO |
05Proceso
Cómo funciona el proceso.
Process explorer · Process
Statistics for research design: Catastrophe model pipeline
10 steps·5 etapas
Proceso
Statistics for research design: Catastrophe model pipeline
Los modelos de catástrofes suelen tener módulos de amenaza, vulnerabilidad, exposición y financiero, y producen tablas de pérdidas, la pérdida anual media, curvas de excedencia, la PML y el TVaR.
01 Amenaza
- 01Catálogo de eventosConjunto de datos · Desarrollador del modeloEl módulo de amenazas contiene un amplio catálogo de eventos simulados que representa una gran variedad de escenarios plausibles.
- 03Módulo de amenazasModelo · Desarrollador del modeloPara cada evento, el módulo de amenazas proporciona la intensidad local de la amenaza que lee el módulo de vulnerabilidad.
02 Exposición y daños
- 02ExposiciónDataset · Ethics committeeEl módulo de exposición contiene los datos de la cartera, como la información específica de cada ubicación.
- 04Módulo de vulnerabilidadModelo · Desarrollador del modeloEl módulo de vulnerabilidad cuantifica los daños esperados en los elementos expuestos a causa de un evento.
03 Financiero
- 05Módulo financieroModel · Ethics committeeEl módulo financiero calcula las pérdidas de todos los escenarios de eventos. Las pérdidas desde el primer euro (ground-up), brutas y netas difieren como se muestra a continuación.
- 06Tabla de pérdidas por eventoDataset · Ethics committeeUna tabla de pérdidas por evento enumera cada evento con su probabilidad de ocurrencia anual y su pérdida para la cartera.
- 07Tabla de pérdidas anualesDataset · Ethics committeeAlgunos modelos también muestrean años simulados a partir de las pérdidas de los eventos. Este esquema no describe su formato.
04 Métricas
- 08Probabilidad de excedencia curvesModel · Ethics committeeLa curva de ocurrencia indica la probabilidad de que la mayor pérdida de un año supere un importe. La curva agregada hace lo mismo para la suma de las pérdidas.
- 09AAL, PML y TVaRModel · Ethics committeeLa pérdida anual media suma la probabilidad de cada evento multiplicada por su pérdida. La PML es un punto de la curva de ocurrencia.
05 Uso de los resultados
- 10Uso de los resultadosDecision · Ethics committeeThe tail metrics are used when considering a portfolio’s exposure and the level of catastrophe reinsurance an insurer requires.
Esquema de una norma o un método externos, a partir de sus fuentes públicas. Describe lo que dice el marco, no un registro de ninguna ejecución. No demuestra que Nexus ni ningún socio realice, certifique o apruebe un paso. Una puerta es un paso del método, nunca una aprobación de Nexus.
06Validación
Cómo se verifican los resultados.
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
| Verificación | Cómo se hace |
|---|---|
| Planned versus reported tests | Every reported test is matched to the plan; unplanned tests are labelled exploratory |
| Assumption diagnostics | Residuals, independence and distributional assumptions are checked and reported |
| Multiplicity control | Corrections or hierarchical testing are applied where many outcomes or subgroups are tested |
| Independent re-analysis | A second analyst reproduces key estimates from the raw data |
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
07Conexiones
Temas que se basan en este método.
- Protocolos de investigación
- Bancos de pruebas de campo y de laboratorio
- IA en los flujos de trabajo científicos
- Laboratorio del futuro del trabajo
- Laboratorio del futuro de los medios
- Laboratorios sobre el futuro de la energía y el agua
- Futuro de la salud y laboratorios de biotecnología
- Reproducibilidad y resultados negativos
08Custodia responsable
Quién mantiene el método.
Ciencia de sistemas y modelización stewards probability and statistics for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
09Conectado
Adónde lleva esta página en todo el Consorcio.
10Preguntas
Preguntas y respuestas.
What are the limits of probability and statistics in this field?
Inference depends on assumptions about independence, distribution and sampling that may not hold. Small or biased samples limit reliability.
¿Cómo se verifican los resultados?
Results are checked through diagnostics, cross-validation and sensitivity to assumptions. Independent replication confirms findings.
¿Son reales los valores de esta página?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
¿Dónde más se aplica este método?
La página canónica del método enumera todas las plataformas que lo aplican.
serie ReportsContribuir
Aporte evidencia desde esta página.
serie Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
GCRILaboratoriosEvidencia de LabsMétodos y técnica
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- serie ReportsGCRIVer todas las formas de contribuirLos tipos de contribución, cómo se revisa cada uno, qué crédito recibe, la licencia y qué nunca se acepta.
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Laboratorios
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